O que é o MCP – Model Context Protocol
Este artigo aborda um dos temas mais relevantes no atual cenário da inteligência artificial: a evolução dos agentes autônomos e a necessidade urgente de padronização na forma como interagem com modelos, ferramentas e contextos.
A construção de agentes de IA ainda é um processo excessivamente complexo. A cada nova fonte de dados, são necessárias integrações específicas, o que gera silos isolados e dificulta a escalabilidade. Isso sobrecarrega os desenvolvedores e limita o verdadeiro potencial dos sistemas de IA, que acabam operando com um contexto fragmentado — incapazes de entregar respostas realmente precisas e relevantes. É aí que o Model Context Protocol (MCP) entra!
Para entender mais sobre Agentes de IA, veja este artigo antes.
O que é o MCP – Model Context Protocol?
O Model Context Protocol é uma forma organizada de estruturar informações que enviamos para modelos de linguagem (LLMs), para que possamos nos comunicar de maneira mais eficiente e consistente.
À medida que esses modelos se tornaram mais capazes, também ficou evidente que a forma como os prompts eram estruturados tinha um impacto enorme na qualidade das respostas.
Por volta de 2022-2023, a “engenharia de prompts” emergiu como uma disciplina própria, com desenvolvedores compartilhando técnicas para obter melhores resultados dos LLMs. No entanto, cada desenvolvedor ou organização seguia suas próprias convenções, criando um ecossistema fragmentado.
MCP é uma especificação criada pela Anthropic em 2024 (e popularizado em março de 2025 com a OpenAI aderindo ao protocolo) que define um padrão aberto para representar e gerenciar o contexto compartilhado entre modelos de linguagem.
Em vez de tratar cada interação com uma IA como um evento isolado, o MCP possibilita a criação de um contexto persistente e reutilizável, que pode ser carregado, modificado e passado entre sessões, aplicações e até entre diferentes modelos.
Foi desenvolvido para padronizar a forma como o contexto é representado, armazenado e reutilizado entre interações com modelos de linguagem.
O MCP funciona unindo dois componentes principais:
Servidores MCP, que expõem fontes de dados, e clientes MCP (aplicativos de IA) que se conectam a esses servidores. Essa arquitetura é simples, mas incrivelmente flexível, permitindo que os sistemas de IA acessem facilmente os dados e as ferramentas de que precisam em tempo real, ao mesmo tempo em que fornece uma estrutura de permissões para controlar o acesso.
Para facilitar a adoção, o MCP inclui três peças principais:
Os hosts são aplicativos LLM (como Claude Desktop ou IDEs) que iniciam conexões;
Os clientes mantêm conexões 1:1 com os servidores, dentro do aplicativo host;
Os servidores fornecem contexto, ferramentas e prompts aos clientes.
Ainda não esta familiarizado com estas soluções? Vamos fazer uma analogia para ajudar!
Imagine um grande hospital onde médicos, enfermeiros, técnicos e especialistas precisam compartilhar informações vitais sobre pacientes constantemente:
Sem um sistema padronizado:
Cada médico anota informações em formatos diferentes;
Algumas enfermeiras usam códigos que só elas entendem;
Certos departamentos omitem dados que consideram “óbvios”;
As informações urgentes se misturam com as rotineiras.
O resultado? Confusão, erros de comunicação, tratamentos atrasados e pacientes em risco.
Então, o hospital implementa um “Protocolo de Comunicação” uniforme:
Todas as fichas de pacientes seguem o mesmo formato padronizado;
Informações críticas sempre aparecem em destaque no topo;
Histórico médico, medicações e alergias têm seções específicas;
Instruções para tratamento seguem uma sequência lógica e clara.
Este protocolo hospitalar é como o MCP – estabelece regras claras sobre como as informações devem ser organizadas e transmitidas, garantindo que todos os envolvidos possam entender rapidamente o que está sendo comunicado.
Questões Técnicas que Motivaram a Criação do MCP
Antes dos protocolos da internet…
Antes de protocolos como TCP/IP, HTTP, DNS, a internet era um amontoado de redes desconectadas, com linguagens e regras próprias. Trocar dados era difícil, pouco confiável e nada padronizado.
→ O que aconteceu depois?
Esses protocolos padronizaram como as máquinas se comunicam, e permitiram que qualquer dispositivo se conectasse, trocasse informações e criasse serviços interoperáveis — abrindo caminho para a web, e-commerces, redes sociais, apps, etc.
Agora pense no mundo da IA corporativa hoje…
Cada solução de IA ou agente ainda está em sua “rede fechada”:
Cada empresa cria sua própria lógica de prompt;
Cada integração com ferramentas (tools) é manual e ad-hoc;
Cada contexto de usuário é reconstruído do zero;
Cada conversa com IA é isolada, sem continuidade real.
Falta interoperabilidade. Falta contexto estruturado. Falta padronização.
A criação do Model Context Protocol (MCP) foi impulsionada por vários desafios técnicos específicos que surgiram com a evolução e adoção em massa dos modelos de linguagem. Vamos explorar os principais motivadores técnicos:
Fragmentação de prompts: falta padrão, cada sistema usa um formato diferente de prompt, gerando retrabalho, inconsistência e dificuldade de portabilidade;
Limitações de contexto: O uso ineficiente da janela de tokens leva à perda de informações e priorizações arbitrárias;
Gerenciamento de estado: Cada app gerencia o histórico à sua maneira, sem padrão claro para distinguir entre instruções, histórico e entradas;
Metadados e instruções: Não há um lugar definido para passar parâmetros como temperatura, ferramentas ou instruções de controle, tudo se mistura ao conteúdo;
Interoperabilidade entre modelos: Trocar de modelo ou usar mais de um exige reescrita de toda a lógica, não há portabilidade ou compatibilidade;
Escalabilidade: Falta um protocolo comum para orquestrar múltiplos modelos, otimizar tokens e suportar arquiteturas distribuídas;
Segurança e conformidade: Não existe separação clara entre comandos do sistema e inputs do usuário, dificultando a aplicação de políticas de segurança consistentes.
Papel do MCP no uso de tools
1. Padronização da Representação das Tools
O MCP define uma estrutura clara para descrever tools como funções:
{
“tool”: “buscar_dados_financeiros”,
“description”: “Consulta dados financeiros históricos de uma empresa”,
“parameters”: {
“empresa”: “string”,
“ano”: “int”
}
}
Essa padronização permite que o modelo entenda quais ferramentas estão disponíveis e como usá-las.
2. Contextualização inteligente
O MCP permite embutir no protocolo:
- Contexto da conversa
- Contexto do usuário
- Contexto da ferramenta
Isso significa que, ao interagir com um modelo, ele já recebe os dados necessários para saber quando usar uma tool, sem depender apenas de texto livre no prompt.
3. Chamadas de Tools controladas
O MCP inclui no fluxo:
- A intenção do usuário
- O estado da conversa
- O catálogo de tools disponíveis
Com isso, o modelo de linguagem pode escolher a tool ideal de forma nativa (via function calling, tool use, etc), e o sistema MCP pode executar essa tool fora do modelo, retornando o resultado.
4. Feedback e iteração
A resposta de uma tool (ex: uma busca, uma query, uma análise) pode ser formatada dentro da estrutura do MCP como novo contexto para uma próxima rodada de interação, criando um ciclo de:
- Input → Tool
- Tool → Resultado
- Resultado → Novo Prompt com mais contexto
🔄 Exemplo de fluxo com MCP + Tool
Usuário: “Quero o EBITDA da empresa XYZ em 2022.”
- O MCP interpreta a intenção e reconhece que há uma tool chamada consultar_dados_financeiros;
- Estrutura o payload do MCP:
{
“user_message”: “Quero o EBITDA da empresa XYZ em 2022.”,
“tools_available”: […],
“context”: {…},
“intent”: “consulta_financeira”
}
- O modelo escolhe a tool e preenche os parâmetros:
{
“tool_call”: {
“name”: “consultar_dados_financeiros”,
“args”: {
“empresa”: “XYZ”,
“ano”: 2022
}
}
}
- O MCP executa essa chamada fora do modelo e insere o resultado de volta no protocolo como tool_result;
- O modelo usa isso para gerar a resposta final ao usuário com contexto atualizado.
Benefícios de usar MCP com tools
Vantagem | Como o MCP ajuda |
Interoperabilidade | Padroniza como tools são descritas e chamadas entre sistemas |
Prompt com contexto real | Injeta dados e resultados de tools diretamente no raciocínio |
Modularidade | Cada tool vira uma “função” que pode ser chamada dinamicamente |
Segurança e rastreabilidade | MCP pode embutir metadados de permissão e logs de uso |
Eficiência cognitiva | Reduz a complexidade do modelo ao organizar contexto e ações |
O que é o MCP Server?
O MCP Server é o “cérebro” operacional de uma arquitetura baseada em assistentes de IA. Ele recebe requisições dos usuários (diretamente ou via interface), injeta contexto relevante, ativa ferramentas (como buscadores, bancos de dados, APIs) e envia isso ao modelo de linguagem. Ele também armazena o histórico da conversa, realiza controle de versões e pode aplicar políticas de segurança e auditoria.
Fluxo de Funcionamento (Simplificado)
- Usuário envia uma requisição (texto, documento, pergunta);
- O MCP Server identifica o assistente ideal e coleta o contexto relevante;
- Se necessário, ele ativa ferramentas auxiliares (ex: buscar um dado externo);
- Constrói o prompt completo com o contexto injetado;
- Envia para o LLM (modelo de linguagem como GPT, Claude, Mistral);
- Recebe e entrega a resposta ao usuário;
- Atualiza a memória/contexto conforme necessário.
Oportunidade | Descrição |
1. Orquestração de Agentes | Controlar múltiplos agentes especializados, definindo rotas, contexto e handoff entre eles. |
2. Reuso de Tools e Funções | Permitir que diferentes assistentes compartilhem o mesmo conjunto de tools padronizadas. |
3. Memória Persistente e Contexto Global | Manter histórico, preferências e objetivos do usuário de forma contínua entre sessões e agentes. |
4. Observabilidade e Logging | Capturar logs detalhados de inputs, respostas, chamadas de tools e eventos para auditoria e tuning. |
5. Políticas de Segurança e Guardrails | Aplicar regras de acesso, filtragem e validação entre entrada, contexto e ferramentas expostas. |
6. Compatibilidade Multi-Modelos | Suportar múltiplos LLMs (OpenAI, Anthropic, open-source etc.) com abstração padronizada. |
7. Escalabilidade e Distribuição | Operar como um backend para sistemas com múltiplas sessões, usuários e serviços simultâneos. |
8. Personalização e Roteamento Inteligente | Ajustar comportamento com base em perfil, contexto ou tipo de tarefa, roteando para o melhor agente. |
9. Observability de Performance | Medir latência, uso de tokens, eficácia das respostas e decisões de tool use para otimização. |
10. API Gateway para Assistentes | Ser o ponto central de entrada para aplicações que consomem agentes e ferramentas via API. |
Conclusão
O MCP é um protocolo fundamental para padronizar e escalar o uso de inteligência artificial em aplicações corporativas. Ele resolve problemas críticos como fragmentação de prompts, limitação de contexto, falta de interoperabilidade entre modelos e ausência de padrões para histórico, ferramentas e segurança. Como os protocolos da internet permitiram a explosão da web, o MCP viabiliza um ecossistema de agentes inteligentes interoperáveis, seguros, reutilizáveis e eficientes , criando a base para a próxima geração de produtos de IA.
